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Enregistrement W6940897039 · doi:10.11575/prism/dspace/40887

The co-development of a linguistic and culturally tailored tele-retinopathy screening intervention for immigrants living with diabetes from China and African-Caribbean countries in Ottawa, Canada

2023· other· en· W6940897039 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)General partnershipLanguage barrierImmigrationAttendanceChinaCulturally appropriateHealth carePublic healthEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Diabetic retinopathy is a sight-threatening ocular complication of diabetes. Screening is an effective way to reduce severe complications, but screening attendance rates are often low, particularly for newcomers and immigrants to Canada and people from cultural and linguistic minority groups. Building on previous work, in partnership with patient and health system stakeholders, we co-developed a linguistically and culturally tailored tele-retinopathy screening intervention for people living with diabetes who recently immigrated to Canada from either China or African-Caribbean countries. Methods Following an environmental scan of diabetes eye care pathways in Ottawa, we conducted co-development workshops using a nominal group technique to create and prioritize personas of individuals requiring screening and identify barriers to screening that each persona may face. Next, we used the Theoretical Domains Framework to categorize the barriers/enablers and then mapped these categories to potential evidence-informed behaviour change techniques. Finally with these techniques in mind, participants prioritized strategies and channels of delivery, developed intervention content, and clarified actions required by different actors to overcome anticipated intervention delivery barriers. Results We carried out iterative co-development workshops with Mandarin and French-speaking individuals living with diabetes (i.e., patients in the community) who immigrated to Canada from China and African-Caribbean countries (n = 13), patient partners (n = 7), and health system partners (n = 6) recruited from community health centres in Ottawa. Patients in the community co-development workshops were conducted in Mandarin or French. Together, we prioritized five barriers to attending diabetic retinopathy screening: language (TDF Domains: skills, social influences), retinopathy familiarity (knowledge, beliefs about consequences), physician barriers regarding communication for screening (social influences), lack of publicity about screening (knowledge, environmental context and resources), and fitting screening around other activities (environmental context and resources). The resulting intervention included the following behaviour change techniques to address prioritized local barriers: information about health consequence, providing instructions on how to attend screening, prompts/cues, adding objects to the environment, social support, and restructuring the social environment. Operationalized delivery channels incorporated language support, pre-booking screening and sending reminders, social support via social media and community champions, and providing using flyers and videos as delivery channels. Conclusion Working with intervention users and stakeholders, we co-developed a culturally and linguistically relevant tele-retinopathy intervention to address barriers to attending diabetic retinopathy screening and increase uptake among two under-served groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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